单矢量水听器稀疏近似最小方差方位估计算法

针对单矢量水听器海上目标探测问题,利用稀疏近似最小方差(Sparse Asymptotic Minimum Variance,SAMV)算法进行目标方位估计,该算法利用单矢量水听器自身具有阵列流形的特点,将整个扫描空间离散化,目标方位分布于某一离散方向位置上,利用空间信号的稀疏性可提高目标方位估计性能。仿真结果表明,SAMV算法在各信噪比条件下方位估计噪声背景级明显优于常规波束形成(Conventional Beam Forming,CBF)算法和最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)算法,当信噪比大于0dB时,该算法测向结果均方根误差小于2°,且SAMV算法具有更好的空间方位分辨能力。消声水池和海上声学浮标海上试验数据处理结果表明,SAMV算法给出了噪声背景级更低的目标方位历程图,有效验证了SAMV算法对海上目标的探测性能及其有效性。     

一种改进的稀疏近似最小方差DOA估计算法研究

针对稀疏信号的超分辨方位估计问题,提出一种可变因子的稀疏近似最小方差算法(α-Sparse Asymptotic Minimum Variance,简记为SAMV-α)。该算法利用一个折衷参数进行最大似然估计值和稀疏性能的折衷处理,在迭代过程中改变稀疏近似最小方差算法(Sparse Asymptotic Minimum Variance,SAMV)的指数因子,得到强稀疏性能和超低旁瓣的方位谱图,实现邻近目标的超分辨方位估计和相干处理性能,且无需预估角度和信源数目等先验信息,并且折衷参数的取值为0到1之间,取值区间明确,避免了稀疏信号处理算法中正则因子选取困难的弊端。计算机仿真表明SAMV-α算法方位估计性能明显优于波束扫描类算法和子空间类算法,与同类型稀疏信号处理类算法相比仍具有较高的方位估计精度,同时对于邻近声源分辨能力,SAMV-α算法较SAMV-1算法性能提高约3dB。海上试验数据处理给出了分辨率更高的方位时间历程(Bering-Time Recording,BTR)图,有效验证了SAMV-α算法的性能。     

矢量水听器垂直阵列数据融合高分辨方位估计算法

为了实现矢量水听器垂直阵列对目标的高分辨方位估计,提出了基于MUSIC子频带最优加权数据融合方法。该方法采用MUSIC算法对划分的各窄带信号进行方位估计,并在各子频带对多基元方位估计结果进行最优加权最小二乘融合处理,最后通过加权直方图统计法得到最终方位估计结果。对算法进行的仿真及海上试验数据处理结果表明:本文算法在方位估计精度、方位估计正确概率、多目标分辨以及对噪声子频带的抑制能力方面都优于单个基元MUSIC以及多基元复声强器融合算法。     

矢量水听器垂直阵列数据融合高分辨方位估计算法

为了实现矢量水听器垂直阵列对目标的高分辨方位估计,提出了基于MUSIC子频带最优加权数据融合方法。该方法采用MUSIC算法对划分的各窄带信号进行方位估计,并在各子频带对多基元方位估计结果进行最优加权最小二乘融合处理,最后通过加权直方图统计法得到最终方位估计结果。对算法进行的仿真及海上试验数据处理结果表明:本文算法在方位估计精度、方位估计正确概率、多目标分辨以及对噪声子频带的抑制能力方面都优于单个基元MUSIC以及多基元复声强器融合算法。     

单矢量水听器加窗直方图算法目标探测性能分析*

单个矢量水听器直方图算法具有良好的鲁棒性和目标方位估计性能,该文对直方图算法目标探测性能进行了分析和总结,并提出了一种基于目标方位估计的水中目标自主探测与跟踪算法,该算法可实现水中目标有无自主检测。仿真和消声水池测试结果表明,直方图算法实现目标自主跟踪所要求的信噪比需大于-7 dB,此时测向误差约为8°,-3 dB方位谱宽度在20°左右。海上试验数据分析表明,直方图算法对航速8.4 kn的水面航船在距离13.8 km范围内,可实现全程目标探测和跟踪,测向误差最优可达5?,在距离2 km时-3 dB方位谱宽度可达10°左右。     

High-resolution azimuth estimation algorithm based on data fusion method for the vector hydrophone vertical array

To aim at the problem that the horizontal directivity index of the vector hydrophone vertical array is not higher than that of a vector hydrophone,the high-resolution azimuth estimation algorithm based on the data fusion method was presented.The proposed algorithm first employs MUSIC algorithm to estimate the azimuth of each divided sub-band signal,and then the estimated azimuths of multiple hydrophones are processed by using the data fusion technique.The high-resolution estimated result is achieved finally by adopting the weighted histogram statistics method.The results of the simulation and sea trials indicated that the proposed algorithm has better azimuth estimation performance than MUSIC algorithm of a single vector hydrophone and the data fusion technique based on the acoustic energy flux method.The better performance is reflected in the aspects of the estimation precision,the probability of correct estimation,the capability to distinguish multi-objects and the inhibition of the noise sub-bands.     

单矢量水听器方位估计的柱状图方法

单矢量水听器可以估计目标方位,矢量水听器信号处理中用到的平均声强器的处理方法能很好地抗各向同性的非相干干扰,但不能抗相干干扰.文中提出了一种新的单矢量水听器方位估计方法柱状图方位估计法,介绍了该方法的原理;对宽带信号中含强线谱相干干扰的情况进行了计算机仿真,结果表明该方法在强线谱相干干扰下能有效检测目标、估计目标方位;海试结果验证了该方法抗强线谱相干干扰的有效性.     

单矢量水听器估计目标方位的方法与实验

为评估基于单矢量水听器的方位估计能力,在黄海海域对矢量水听器进行实验。矢量水听器吊放于接收船尾部,采用平均声强器和复声强器方位估计方法,并提出以概率密度值最大的方位角作为目标方位估计值的具体处理准则,对恒定方向、匀速行驶的目标船方位进行估计,并求出两种方法的方位估计误差。结果表明,水听器布放深度10 m时,对正横距离为0.42 km的航速10 kn的目标船,平均声强器方法的水平方位角估计误差18°,极角估计误差为5°,可以在离目标船最远1.17 km处估计其方位;复声强法的水平方位角估计误差为13°,极角估计误差为8°,可以在离目标船最远2.35 km处估计其方位。在有接收船的噪声干扰情况下,复声强器比平均声强器方法估计的方位更准确,可以对更远处的噪声源进行方位估计。     

基于多重信号分类法的一种声矢量阵方位估计算法

为了提高声矢量阵高分辨方位估计的性能,文中提出了一种矢量阵MUSIC方位估计算法。该算法先构造声矢量阵声压和振速组合输出的互协方差矩阵,然后进行MUSIC方位估计。理论分析和计算机仿真表明,文中算法比传统声矢量阵MUSIC方位估计算法有更好的双目标分辨能力和弱目标方位估计能力,湖试结果也表明文中算法有更好的目标方位估计性能。该算法基于矢量传感器声压和振速的相干性原理,充分利用声压振速组合指向性抗干扰能力,可以更好地抑制各向同性干扰,提高阵列的处理增益,从而有更好的方位估计性能。     

用单个矢量水听器基于DEMON线谱的双目标分辨

不同目标的解调线谱频率是不同的。本文提出了一种在DEMON谱域内对双目标测向的方法,它具有较好的抗相干及非相干干扰能力,表明单个矢量水听器也能分辨多目标。文中叙述了利用DEMON线谱测向的原理,给出了轴频提取及双目标DEMON线谱分离的方法,对DEMON线谱区分双目标的能力做了仿真分析。     

基于矢量水听器阵列空域预滤波处理的多重信号分类算法研究

矢量水听器能同时拾取声压和振速信息,在相同的信噪比、阵元数及阵列孔径下,矢量阵定向性能优于声压阵列。目前,以多重信号分类算法(Multiple signal classification,MUSIC)为代表的高分辨定向算法已经广泛应用于矢量水听器阵列中。但是随着信噪比降低、信号源方位间隔减小,传统MUSIC算法定向精度及分辨概率显著下降。本文采用最小二乘法设计适用于矢量水听器水平阵列的矩阵空域滤波器,用于阵列数据的空间滤波预处理,可以对阻带扇面噪声进行有效抑制。由滤波后的数据协方差矩阵可以得到新的噪声子空间,在传统MUSIC算法基础上修正通带扇面内阵列流型的畸变后即可得到滤波后MUSIC算法的方位谱。仿真结果表明,当信噪比较低时,改进算法有效提高了通带扇面内目标方位分辨性能。最后本文对四基元矢量水平阵列海试数据进行了处理,改进算法对窄带信号定向较常规算法-3 dB束宽减小了13°,旁瓣级降低约8 dB。对有一定带宽的行船辐射噪声定向处理得到了更加精确的航迹图,海试数据处理结果证明了该算法的可行性和有效性。     

基于矢量传感器的频率估计算法在水声通信中的应用

本文给出了基于矢量传感器的ESPRIT频率估计算法，并将其应用于频率调制水声通信系统中。与声强频率估计算法相比，ESPRIT频率估计可在小样本的情况下，获得高精度的频率估计。仿真和湖试结果表明，基于矢量传感器的ESPRIT频率估计算法可以提高通信速率并降低对通信系统的带宽要求。本算法对信噪比的要求较高，目前看，较适用于近程高速水声通信。     

基于回溯筛选的稀疏重构时延估计算法

针对无线定位中时延估计在小样本(单快拍)、低信噪比条件下需要大量独立分布测量数据问题,提出了一种基于回溯筛选的稀疏重构时延估计算法,实现了单快拍、低信噪比条件下接收信号的精确时延估计.该算法首先建立接收信号的稀疏表示模型,然后基于该模型建立正交观测矩阵,最后在重构算法中引入回溯筛选思想,利用时延与观测矩阵之间的一一对应关系得到时延的无偏估计.对该模型下时延估计的克拉美罗界进行了推导.仿真分析表明,所提方法在单快拍、低信噪比条件下精度远高于求根多重信号分类算法,相比于正交匹配追踪算法,在较小的复杂度代价下性能得到了较大提升.     

基于矢量水听器的最大似然比检测和最大似然方位估计

矢量水听器由声压水听器和质点振速水听器复合而成,可以空间共点同步测量声压和质点振速,并由此得到空间一点处的声能流。本文证明在各向同性噪声场中声能流是最大似然比检测量,声能流方向是声源方位的最大似然估计;讨论声能流检测器的增益以及方位估计DOA (Direction of Arrival)的克拉美罗界CRB (Cramer—Rao Bound)。给出了计算机的仿真结果和浅海试验的结果。     

压差式矢量水听器方位估计中的干扰抵消

矢量水听器由于能获取声场中标量（声压）和矢量（振速）信息，因此单个的矢量水听器就可实现目标方位估计。单个矢量水听器是利用信号的声压和质点振速之间相关性进行信号方位估计，但是当存在干扰，并且干扰和信号之间相关时，如果对运用能量流进行方位估计的方法不加改进，则会出现很大的误差，甚至出现错误的估计。本文提出一种存在已知噪声干扰情况下的干扰抵消方法，并针对该方法进行了仿真试验，最后运用湖试数据进行了验证。结果表明，该方法能有效地减弱相千千柑对信号的影响，实现对信号的方位估计。     

单水听器波导不变量被动测距

本文主要讨论利用声场干涉现象由单水听器被动测距的可行性及测距性能,为此提出了单水听器波导不变量被动测距方法,通过提取LOFAR图上干涉条纹、使用简正波模型计算波导不变量、频域相关法估计相对速度,最后依据干涉条纹方程得到声源距离估计量。数值仿真和海上实验结果验证了单水听器被动测距的可行性,并具备一定测距性能,在3 dB信噪比环境中,对于7 km处的运动声源,平均测距误差小于5%。本文方法具有设备简单、易于推广至阵列信号处理等特点,为声纳信号处理环境宽容性的提高及环境适配声纳的设计开拓了思路。     

浅海环境中矢量水听器角度谱特性

为探明远场舰船噪声和近场平台噪声声能流相互作用的机制对矢量水听器角度谱特性的影响,基于简正波矢量场理论,构建舰船平台噪声声场模型,获得与海上实验结果相符的声能流角度谱特性,声能流方向均随频率变化。对远场舰船噪声声能流和近场平台噪声声能流相互作用进行仿真,两者声能流强度的此消彼长使角度谱出现4种条纹,与海上实验获得的角度谱特性一致,导致目标方位估计出现误差,且不同频带上的结果不一致。说明两个声能流相互作用时,影响合成能流角度谱特性的主要因素是两者的声压级之差,为浅海中同时存在多个声源时的目标方位估计提供参考。     

改进的最小方差算法在超声成像中的应用

为了提高最小方差超声成像算法的分辨率、对比度以及对噪声的鲁棒性,提出一种改进的最小方差成像算法。该方法首先基于回波信号中期望信号与噪声信号的可分离性将信号划分为期望信号和噪声信号,然后根据最小方差原理,求出加权向量使期望信号功率最小,同时,为了增加算法对噪声的鲁棒性,对信号方向向量增加一对约束条件,进一步提高图像质量。在全发全收和合成孔径模式下对点目标和吸声斑进行仿真,结果表明所提算法在全发全收模式下,-6 dB处分辨率在最小方差基础上提高了1倍左右,在合成孔径模式下,对比度在特征空间最小方差算法基础上提高了8 dB,且远优于传统延时叠加算法。最后通过实验进一步表明改进的最小方差算法图像在分辨率、对比度及对噪声的鲁棒性等方面表现更优,可以有效的改善超声图像的质量。     

稳健的子带子阵级导向最小方差波束形成算法

导向最小方差(STMV)波束形成是一种利用导向协方差矩阵获得自适应权值的方法,具有快速收敛特性.常规的稳健导向最小方差(RSTMV)波束形成算法在处理宽频带信号时,性能下降明显.为了改善算法的性能,结合频域子带划分和空域子阵划分技术,提出一种多子带不确定集独立约束的稳健子阵级STMV波束形成算法。通过频域子带划分可对不同子带的导向向量误差范数边界进行约束,计算出各子带对应的对角加载量,得到稳健的子带级最小方差波束形成算法权向量;同时采用子阵技术进行降维处理,可进一步增加划分子带的数目,从而提高算法的性能并有效降低计算复杂度,最终得到一种稳健的子带子阵级STMV波束形成算法。理论分析和仿真结果表明,在阵列导向向量存在误差的情况下,该算法在干扰方向形成的零陷最深,且零陷波束宽度最窄,输出信噪比接近理论值,因此性能最佳.实际海试数据处理表明,在强干扰目标存在时,弱目标输出信干噪比较RSTMV算法可提高4 dB,较常规波束形成可提高10 dB,在角度分辨力和算法复杂度方面得到有效改善,同时可以保证目标功率无失真输出。     

The characteristics of frequency-time azimuth spectrum estimation by a vector hydrophone in shallow water

The mechanism of interaction between the energy flows of the far-field ship noise and the near-field platform is studied, and the characteristics of frequency-time azimuth spectrum is discussed. Based on normal modes theory in acoustic vector fields, the model of the near-field platform is established, and the simulated result is similar to the investigation in shallow water. The frequency-time azimuth spectrum of the energy flow is investigated by the vector hydrophone changes with frequency. The energy flow of the far-field ship noise interacts with the near-field platform, so four kinds of stripes are shown in the frequency-time azimuth spectrum, which is the same with the investigation of sea trial. The estimation of direction of arrival appears inaccuracy, and varies with frequency. The main factor that affects the characteristics of frequency-time azimuth spectrum of resultant energy flow is the difference of sound pressure level. The estimation of the direction of arrival benefits from this when a number of sources exist in shallow water.